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    <title>数据挖掘 | Data Mining Course</title>
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              <h5>关于这门课</h5>
              <ul class="uk-nav uk-nav-default doc-nav">
                <li><a href="../../index.html">大纲</a></li>
              </ul>
              <h5>章节</h5>
              <ul class="uk-nav uk-nav-default doc-nav">
                <li><a href="../01.html">第1章 - 数据挖掘概念</a></li>
                <li><a href="../02.html">第2章 - 分类</a></li>
                <li><a href="../03.html">第3章 - 聚类</a></li>
                <li><a href="../04.html">第4章 - 关联规则</a></li>
                <li><a href="../05.html">第5章 - 日志的挖掘与应用</a></li>
                <li><a href="../06.html">第6章 - 数据挖掘应用案例</a></li>
              </ul>
              <h5>实验课</h5>
              <ul class="uk-nav uk-nav-default doc-nav">
                <li><a href="./code-01.html">01</a></li>
                <li><a href="./code-02.html">02</a></li>
                <li><a href="./code-03.html">03</a></li>
                <li><a href="./code-04.html">04</a></li>
                <li><a href="./code-05.html">05</a></li>
                <li><a href="./code-06.html">06</a></li>
                <li class="uk-active"><a href="./code-07.html">07</a></li>
                <li><a href="./code-08.html">08</a></li>
                <li><a href="./code-09.html">09</a></li>
                <li><a href="./code-10.html">10</a></li>
                <li><a href="./code-11.html">11</a></li>
                <li><a href="./code-12.html">12</a></li>
                <li><a href="./code-13.html">13</a></li>
                <li><a href="./code-14.html">14</a></li>
                <li><a href="./code-15.html">15</a></li>
                <li><a href="./code-16.html">16</a></li>
              </ul>
            </div>
          </div>
          <div class="uk-width-1-1 uk-width-expand@m">
            <article class="uk-article">
              <h2>R语言快速入门 -- Part 1</h2>

<div>
<p style="color:red">安装完R Studio之后，请到它的安装目录下，找到bin这个文件夹，双击运行rstudio.ext</p>
<br>
<img src="../../images/lab06/rstudio位置.JPG" alt="">
<h3>1. R Script</h3>
<pre><code class='language-r' lang='r'>x &lt;- 1
y &lt;- 2
x + y 
</code></pre>
<h3>2. Console</h3>
<pre><code class='language-r' lang='r'>mtcars

plot(runif (50)) // 服从正态分布的随机数
</code></pre>
<p>ctrl + ↑ ： 列出历史记录</p>
<p>用到了lib，然后ctrl + ↑ ： 列出以lib开头的历史记录</p>
<p>ESC中断命令操作 退出命令格式</p>
<p>alt + shift + k 查看快捷键</p>
<h3>3. R的基本操作</h3>
<h4>1. 配置默认目录</h4>
<p>getwd() -- 查看当前默认路径</p>
<p>setwd(dir=&quot;E:/R&quot;) -- 设置目录</p>
<p>list.files() == dir() 列出目录里的文件</p>
<h4>2. 赋值</h4>
<pre><code class='language-r' lang='r'>x &lt;- 1 #√√√ 推荐 √√√
x = 1 #可能会出现问题，比如假设检验的时候，会和里面的等号混淆
1 -&gt; x #不方便阅读

x  &lt;&lt;- 5 #强制复制给一个全局变量

sum(1,2,3,4,5)
y &lt;- sum(1,2,3,4,5)

ls() #列出已经定义赋值的变量
ls.str() #列出詳細信息
str(x) #列出x的信息

rm(x) #删除一个变量
rm(x,y) #删除多个变量  

history() #历史操作
history(25)
</code></pre>
<h3>4. R包的使用</h3>
<pre><code>.libPaths() #包的位置
library(base) #引入包
require(base)
</code></pre>
<p>R软件包组成</p>
<p>base</p>
<p>datasets -- 有些数据</p>
<p>utils -- 工具</p>
<p>grDevices</p>
<p>...</p>
<pre><code class='language-r' lang='r'>print.   #就出现方法在哪个包里了
</code></pre>
<pre><code class='language-r' lang='r'>help(package=&quot;base&quot;) #查看base包的文档
ls(&quot;package:base&quot;) #列出base包中所有包含的函数
detach(&quot;package:base&quot;) #将包从类群中移除，想要使用需要重新加载
</code></pre>
<p>项目从一台电脑转到了另一台电脑，就需要包的移植</p>
<pre><code class='language-r' lang='r'>installed.packages() #列出当前环境中已列出的R包
installed.packages()[,1] #获取第一列的内容--包的名字

Rpack &lt;- installed.packages()[,1]
save(Rpack, file=&quot;Rpack.Rdata&quot;) #把当前环境中的包存到一个文件中
#把这个文件拷到新机器上，然后用一个for循环运行
for(i in Rpack) install.packages(i) #安装每个包，如果新设备上已经有了，就会跳过
</code></pre>
<h3>5. 查看帮助文档</h3>
<pre><code class='language-r' lang='r'>help.start()
args(plot)#查看function的参数要求
example(mean) #mean函数的示例代码
example(plot) #绘图函数示例
demo(graphics) #绘图的demo，饼图折线图

help.search(&quot;heatmap&quot;) #搜索heatmap函数，查看画热力图
??heatmap #一样的效果

RSiteSearch(&quot;matlab&quot;) #打开浏览器，在官网中进行搜索
</code></pre>
<h3>6. R的内置数据集</h3>

<pre><code class='language-r' lang='r'>rivers #直接输出向量，北美141条河流的长度	
</code></pre>
<p>这些数据集的名字是内置的，给变量命名的时候别重复了，比如</p>
<pre><code class='language-r' lang='r'>rivers &lt;- c(1,2,3)
rivers #rivers里面的数据就变了

data(&quot;rivers&quot;)
rivers #就回来了

help(&quot;mtcars&quot;)

state.x77 #美国50个州的八个指标
iris3 #3中鸢尾花形态数据
volcano #某火山去的地理信息
heatmap(volcano)

cars #1920年代汽车速度对刹车距离的影响
</code></pre>
<h3>7.数据结构</h3>
<h4>1.数据类型</h4>
<ol>
<li>数值型</li>
<li>字符串型</li>
<li>逻辑型</li>
<li>日期型</li>

</ol>
<p>其它语言中有函数，常量，数据结构，甚至是图形，在R里都叫做object。</p>
<h4>2.数据结构</h4>
<ol>
<li>向量，标量</li>
<li>矩阵</li>
<li>数组</li>
<li>列表</li>
<li>数据框</li>
<li>因子</li>
<li>时间序列</li>

</ol>
<h4>1. 向量 vector</h4>
<p>在R中构成其他数据结构的基础，类似数学上集合的概念，像是其它语言中的数组。</p>
<p>用c来创建一个向量</p>
<p>像</p>
<pre><code class='language-r' lang='r'>rivers
</code></pre>
<p>就是向量的数据结构</p>
<pre><code class='language-r' lang='r'>x &lt;- c(1,2,3,4)
y &lt;- c(&quot;one&quot;, &quot;two&quot;, &quot;three&quot;) #不加引号会报错

z &lt;- c(TRUE, T, F) # √
z &lt;- c(True)  # ×
z &lt;- c(&quot;True&quot;) # √

c(1:100) # 1到100的等差数列
seq(from=1, to=100)
seq(from=1, to=100, by=2)
seq(from=1, to=100, length.out=10) #控制元素的个数，比如输出10个

rep(2,5) #重复2，5次
rep(x,5)
rep(x, each=5)
rep(x, each=5, times=2)
</code></pre>
<p>向量中的所有内容必须是同样的类型</p>
<p>由于R是给统计学家用的，所以它的理念是向量化编程。直接操作向量</p>
<pre><code class='language-r' lang='r'>x &lt;- c(1,2,3,4,5)
y &lt;- c(6,7,8,9,10)
# x扩大两倍与y相加
x*2 + y
x[x&gt;2]

rep(x, c(2,4,6,1,3)) #重复x中每个元素的次数
</code></pre>
<h4>2.向量索引</h4>
<pre><code class='language-r' lang='r'>#正整数索引
x &lt;- c(1:100)
length(x)
x[1] #注意，R向量中的元素是从1开始，不是0开始

#负整数索引
x[-19] #不输出第19个元素

x[c(4:18)] #输出第4到第18个元素

y &lt;- c(1:10)
y[c(T,F,T,T,F,T,F,T,F,F)] #只把是T的值输出出来
y[c(T,F)] #一个T一个F的输出出来
y[c(T,F,T,T,F,T,F,T,F,F,T)] #产生了缺失值

z &lt;- c(&quot;aaa&quot;, &quot;bbb&quot;, &quot;ccc&quot;)
&quot;aaa&quot; %in% z
&quot;aaaa&quot; %in% z

p &lt;- c(1:3)
names(p) &lt;- c(&quot;one&quot;, &quot;two&quot;, &quot;three&quot;)
p
names(p)
p[&quot;one&quot;]

#添加元素
x
x[101] &lt;- 101
x

q &lt;- c(1:3)
q[10] &lt;-4
append(x = q, values = 6, after = 5)
append(x = q, values = 99, after = 0)
</code></pre>
<h4></h4>

  
</div>



            </article>
          </div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <h5 class="uk-margin-top">关于这门课</h5>
        <ul class="uk-nav uk-nav-default doc-nav">
          <li><a href="../indext.html">大纲</a></li>
        </ul>
        <h5 class="uk-margin-top">章节</h5>
        <ul class="uk-nav uk-nav-default doc-nav">
          <li><a href="../01.html">第1章 - 数据挖掘概念</a></li>
          <li><a href="../02.html">第2章 - 分类</a></li>
          <li><a href="../03.html">第3章 - 聚类</a></li>
          <li><a href="../04.html">第4章 - 关联规则</a></li>
          <li><a href="../05.html">第5章 - 日志的挖掘与应用</a></li>
          <li><a href="../06.html">第6章 - 数据挖掘应用案例</a></li>
        </ul>
        <h5>实验课</h5>
        <ul class="uk-nav uk-nav-default doc-nav">
          <li><a href="./code-01.html">01</a></li>
          <li><a href="./code-02.html">02</a></li>
          <li><a href="./code-03.html">03</a></li>
          <li><a href="./code-04.html">04</a></li>
          <li><a href="./code-05.html">05</a></li>
          <li><a href="./code-06.html">06</a></li>
          <li class="uk-active"><a href="./code-07.html">07</a></li>
          <li><a href="./code-08.html">08</a></li>
          <li><a href="./code-09.html">09</a></li>
          <li><a href="./code-10.html">10</a></li>
          <li><a href="./code-11.html">11</a></li>
          <li><a href="./code-12.html">12</a></li>
          <li><a href="./code-13.html">13</a></li>
          <li><a href="./code-14.html">14</a></li>
          <li><a href="./code-15.html">15</a></li>
          <li><a href="./code-16.html">16</a></li>
        </ul>
      </div>
    </div>

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